Zoptymalizuj firmę dzięki
automatyzacji AI
Pomagamy firmom na całym świecie uwolnić sięod mozolnych zadań i skupić się na tym, co
naprawdę ważne, innowacji i wzroście.
Ile kosztuje korzystanie z Agenta AI?
Koszty różnią się w zależności od tego, czy wybierzesz model płatny, czy rozwiązanie open-source. Modele płatne - zazwyczaj wiążą się z miesięcznymi opłatami subskrypcyjnymi. Dodatkowe koszty mogą wynikać z użycia tokenów (tokenów wejścia/wyjścia), które są wykorzystywane do pomiaru wywołań API lub wykorzystania danych. Intensywne użytkowanie może prowadzić do wyższych kosztów ze względu na te wydatki na tokeny. Modele open-source - brak miesięcznych opłat, ale z góry ponosisz koszty sprzętu. Uruchamianie modeli open-source często wymaga potężnego sprzętu, takiego jak GPU (Graphics Processing Units) lub TPU (Tensor Processing Units). Ich zakup i utrzymanie może być bardzo kosztowne.
Czym są tokeny w kontekście modeli AI?
Tokeny to jednostki używane do pomiaru danych wejściowych/wyjściowych w usługach AI, szczególnie w przypadku wywołań API. Pomagają w ilościowym określeniu wykorzystania zasobów obliczeniowych, wpływając na koszty używania danego modelu.
Jakiego sprzętu potrzebują Agenci AI korzystający z modeli open-source?
Agenci AI korzystający z open-source często wymagają solidnego sprzętu do wydajnego działania, GPU: Idealne do równoległego przetwarzania zadań powszechnych w uczeniu maszynowym. TPU: Specjalistyczne akceleratory sprzętowe zaprojektowane do zadań głębokiego uczenia.
Która opcja jest bardziej opłacalna w dłuższej perspektywie?
Modele płatne: Odpowiednie dla osób poszukujących natychmiastowych rezultatów bez konieczności znacznych inwestycji w sprzęt. Koszty mogą się kumulować przy intensywnym użytkowaniu. Rozwiązania open source: Potencjalnie tańsze w perspektywie długoterminowej ze względu na brak bieżących opłat abonamentowych, choć wymagają znacznych początkowych inwestycji w sprzęt i wiedzę techniczną.
Jak to działa: Proces integracji
Wierzymy w ustrukturyzowane, oparte na współpracy podejście zapewniające udaną integrację agenta AI. Nasz proces został zaprojektowany tak, aby zminimalizować ryzyko i zmaksymalizować korzyści z wdrożenia systemów AI.
Faza 1: Zebranie danych i ich ocena (1 tydzień)
Zrozumienie potrzeb biznesowych, specyfiki danych i oczekiwanych wyników. Działania:
Wstępna konsultacja: Rozpoczniemy od szczegółowej dyskusji, aby zrozumieć konkretne wyzwania i cele. Jakie procesy chcesz zautomatyzować? Jakie dane są dostępne?
Audyt danych: Przeprowadzimy dokładny audyt istniejących źródeł danych. Obejmuje to identyfikację typów posiadanych danych (zestawów danych, baz danych, arkuszy kalkulacyjnych itp.) oraz ocenę ich jakości i dostępności.
Obsługujemy integracje z: SAP, Oracle, SQL Server, MariaDB, MySQL, Excel (XLS, XLSB), PDF, CSV
Priorytetyzacja przypadków użycia: Będziemy współpracować z Tobą w celu ustalenia priorytetów potencjalnych przypadków użycia w oparciu o wpływ i wykonalność.
Ocena wykonalności technicznej: Ocenimy wyzwania techniczne i potencjalne rozwiązania w zakresie integracji agentów AI z istniejącymi systemami.
Faza 2: Projektowanie i rozwój agenta (2-3 tygodnie)
Stworzenie architektury agenta AI i jego wstępny rozwój. Działania:
Specyfikacja Agenta AI: Szczegółowa definicja roli, obowiązków i wymaganych możliwości agenta AI.
Projektowanie potoku danych: Zaprojektujemy obieg danych - w jaki sposób agent AI będzie uzyskiwał dostęp do danych, przetwarzał je i wykorzystywał.
Rozwój agenta: Nasz zespół specjalistów ds. sztucznej inteligencji opracuje podstawową logikę agenta AI, uwzględniając konkretne wymagania klienta. Obejmuje to wybór odpowiednich modeli i struktur AI.
Integracja API: Opracujemy niezbędne interfejsy API, aby połączyć Agenta AI z Twoimi systemami i źródłami danych.
Faza 3: Integracja i testowanie (1 tydzień)
Płynna integracja agenta AI z środowiskiem pracy klienta. Działania:
Integracja systemu: Zintegrujemy opracowanego agenta AI z istniejącymi systemami, zapewniając ich płynny przepływ.
Testy jednostkowe: Rygorystyczne testowanie poszczególnych komponentów Agenta AI.
Testy integracyjne: Testowanie całego zintegrowanego systemu w celu weryfikacji funkcjonalności i dokładności danych.
Testy akceptacyjne (UAT): Będziesz miał okazję przetestować AI Agent w symulowanym środowisku.
Faza 4: Wdrożenie i monitorowanie
Pomyślne uruchomienie agenta AI i ustanowienie bieżącego monitorowania. Działania:
Wdrożenie produkcyjne: Wdrożymy agenta AI w środowisku produkcyjnym.
Monitorowanie wydajności: Skonfigurujemy narzędzia monitorujące wydajności Agenta AI, zidentyfikujemy potencjalne problemy.
Wstępne szkolenie i wsparcie: Zapewnimy szkolenie dla Twojego zespołu w zakresie korzystania z Agenta AI i zarządzania nim.
Faza 5: Ciągła optymalizacja (działania stałe)
Ciągłe ulepszanie wydajności Agenta AI i rozszerzanie jego możliwości. Działania:
Analiza wydajności: Regularna analiza wydajności agenta AI i identyfikacja obszarów wymagających poprawy.
Rozwój modelu: Ponowne trenowanie modeli AI przy użyciu nowych danych w celu utrzymania dokładności i dostosowania do zmieniających się potrzeb biznesowych.
Rozszerzanie funkcji: Zbadanie możliwości rozszerzenia możliwości Agenta AI i dodania nowych funkcji.
Korzyści ze współpracy z nami
Zwiększona wydajność: Automatyzacja powtarzalnych zadań i umożliwienie zespołowi skupienia się na inicjatywach strategicznych.
Decyzje oparte na danych: Uzyskaj głębszy wgląd w dane dzięki analizie opartej na sztucznej inteligencji.
Niższe koszty: Optymalizacja procesów i eliminacja błędów manualnych, prowadząca do znacznych oszczędności kosztów.
Lepsza obsługa klienta: Dostarczanie spersonalizowanych wyników i szybsza obsługa dzięki interakcjom opartym na sztucznej inteligencji.
Skalowalne rozwiązania: Nasze elastyczne podejście pozwala na skalowanie rozwiązań AI Agent w miarę rozwoju firmy.
Dedykowane wsparcie: Zapewniamy stałe wsparcie techniczne, aby zapewnić bezbłędne działanie systemu.
Umów się na prezentację!
